🌟sklearn 使用GridSearchCV实现自动调参✨
在机器学习中，模型的性能很大程度上依赖于超参数的选择。手动调整这些参数既耗时又容易出错，而`GridSearchCV`则是解决这一问题的强大工具！它能够通过交叉验证的方式，自动搜索最佳参数组合，从而提升模型表现。🔍
首先，我们需要导入必要的库：
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
```
接着，加载数据并定义模型：
```python
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
model = SVC()
```
然后，设置参数网格和交叉验证策略：
```python
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)
```
最后，执行搜索并查看结果：
```python
grid_search.fit(X, y)
print("最优参数:", grid_search.best_params_)
print("最佳得分:", grid_search.best_score_)
```
通过这种方式，我们可以高效地找到最优参数组合，让模型表现更上一层楼！🎉
机器学习 GridSearchCV 自动化调参 sklearn
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
